Negli ultimi decenni a causa del peggioramento, sia del numero che dell’estensione e della qualità, degli habitat naturali degli uccelli nei nostri paesi e nelle nostre campagne, diventa sempre più importante la figura del birdwatcher (in italiano osservatore di uccelli).
Il birdwatcher si preoccupa di identificare gli uccelli nei propri habitat osservandoli ed ascoltando i loro versi e canti.
Un lavoro analogo a quello del birdwatcher viene svolto dai cosiddetti registratori bioacustici autonomi, conosciuti anche come unità autonome di registrazione acustica o ARU.
Questi strumenti permettono di registrare e salvare in una memoria locale i rumori circostanti, che verranno poi analizzati da birdwatchers e/o software specifici in cerca dei versi degli uccelli.
Purtroppo nel territorio del Parco del Cilento non c’è una forte presenza nè di birdwatchers nè di registratori bioacustici, dunque noi di RCR Innovative Labs abbiamo pensato di sviluppare un dispositivo che possa combinare, per quanto possibile, le due cose.
Bird Station è una casetta per uccelli smart, in fase di sviluppo, che ascolta ed analizza in locale i versi degli uccelli presenti nella zona. Essendo una casetta per uccelli può anche ospitare degli esemplari, e disponendo di una piccola telecamera posta al suo interno, permette di osservare in tempo reale i suoi dintorni e/o gli uccelli che la scelgono come nido.
Per ovvi motivi essa non può sostituirsi alla figura dell’osservatore di uccelli, tuttavia permette di collegarsi ad essa giorno e notte e guardare un “Live streaming” del bosco vicino casa, oltre che ascoltare i versi già riconosciuti, delle varie specie di uccelli.
La funzione importante di questa stazione di rilevamento è, dunque, la possibilità per chiunque di ascoltare i versi già selezionati e catalogati per specie e orario di rilevamento, come mostrato in questa interfaccia web da noi sviluppata:
Il primo prototipo da noi realizzato, seppur non bellissimo esteticamente, ha funzionato: abbiamo rilevato diverse specie di uccelli, con un’accuratezza dei versi piuttosto alta, in due zone diverse della provincia di Salerno.
Nel prototipo abbiamo utilizzato un Raspberry Pi 4, un piccolo computer con consumi relativamente bassi, un piccolo microfono USB con spugna paravento sorprendentemente efficace, e come telecamera un Raspberry Camera Module 3 NoIR, che offre una buona qualità video notturna. Il software su cui si basa il riconoscimento è open-source e si chiama BirdNet.
Abbiamo anche progettato un piccolo dispositivo che aggiunge la possibilità di osservare lo streaming da un televisore. Utilizzando un piccolo telecomando è possibile navigare l’interfaccia grafica molto semplice, pensata per gli anziani.
